《Wired》杂志创始主编凯文·凯利曾将AI称作是社会发生根本性变革的重要技术趋势，就像印刷术带来的改变一样，“人类未来的目标，是将智能作为一种服务，可以像电力一样传输”。AI的规模化拓展了人类的能力边界，后者驾驭数据的掌控力也让智能技术为更多的行业场景所用。可以说，以大数据和软件算法驱动的智能革命使得AI成为了一种普惠资源，而AI与云计算的融合则加速了这一趋势。

前不久，IBM公布了一份针对全球七千多位（500位来自中国）对IT决策有一定了解、影响力和决策力的企业高管所做的年度市场调研报告——《2022年全球AI采用指数》，报告显示，过去一年，全球企业AI采用率稳步增长，达到35%，比前一年增长4%。其中，中国企业很重视AI“随处运行”的能力，并且积极采用AI来实现企业的IT和业务自动化，以及企业的可持续性发展。报告强调，随着AI技术继续成熟和更加容易获取和部署，企业采用AI的速度会加快。

“当企业对AI有了更深层次的认识之后，在落地AI项目时就更稳了。在这一次的调研中，我们比较明显的看到企业认识到，首先要成功的实施数据治理，然后才能够规模化推进数据与AI的战略，实现他们的业务目标。”IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉谈到，“这也是IBM在过去五六年中一直在推动的理念，要有AI，首先得有IA（Information Architecture），意思是说在一个企业里面，数据本身需要达到一定的成熟度、一定的完整性、一定的准确率，这样才能够更加稳健、健康、可持续的推动之后的AI项目。”

IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉

在中国市场，约有60%的受访者表示公司已在业务中积极部署AI，30%的人表示公司正在探索AI，可以看出中国的企业级客户进入了AI项目实施的实质性阶段。从中也可以看到一些趋势：99%的受访者认为，不用考虑数据位于何处都能随处构建和运行AI至关重要，86%受访者表示要从20个以上的数据源中获取AI、商业智能和分析系统所需的信息；约三分之二的受访者表示，公司正在或考虑使用自动化软件或工具提高IT运营（68%）和业务流程/任务（66%）的效率；70%受访者表示公司正在应用AI加速环境、社会、治理（ESG）计划，17%的人表示计划把AI应用到ESG计划中。

归结起来，中国企业对AI的关注点主要聚焦于随处运行、自动化和可持续性，这些需求与IBM所提供的产品思路不谋而合，即通过基于OpenShift平台的容器化技术将企业级的AI能力快速应用到业务场景中。这一过程中，企业不仅可以“一次开发任意构建”，还能在混合云环境中获得AIOps和“零信任”的支持，以更好的敏捷性顺利推进现代化应用的部署。在基础能力上，IBM企业级AI体现在四个方面：语言，能够学习并理解客户独特的业务语境，关联洞察，分析情感，总结行动，可以进行自然语言处理的转化；自动化，增强员工的生产力和知识，能够实时学习，对任务、工作流程和体验实现自动化；可信，通过透明和无偏见的解释、测量和验证，使客户对AI推理的结果更有信心；随处运行，可以运行在客户需要的任何地方，对混合云中的数据和应用程序进行虚拟化和协调。

为了让企业把AI技术用得好、用得放心，IBM采取了“扶上马送一程”的方式，在去年初成立了IBM客户成功管理架构师团队（CSM）。“这个团队是我们针对已经购买IBM混合云和人工智能服务的客户的一项战略性投资，这意味着我们是在不增加客户额外成本和预算的情况下提供服务。我们的目的很明确，就是为了加速客户的云和人工智能转型之旅。”朱辉说。IBM客户成功管理架构师团队既是一支技术团队，也是一支颇具行业经验的团队，在混合云架构和AI解决方案落地方面具有丰富的实践能力。在服务客户的过程中，IBM秉承着“Let’s Create（携手共创）”的理念，与客户肩并肩一起探索业务场景，协助客户设计、实施云和AI的方案，确保业务价值的实现。

尽管CSM团队通常是在客户购买IBM混合云和AI产品解决方案之后才会介入，但考虑到企业的个性化需求，该团队也会在售前阶段参与一些重要讨论，深入了解业务场景的特点，与客户工程团队（Client Engineering Team）协作满足客户的要求。当客户完成购买后，CSM团队会与客户实施团队和技术团队无缝衔接，进入场景讨论和方案设计，并且和客户、合作伙伴共同部署实施和上线使用。在使用过程中，CSM团队和售后团队会一起为客户提供技术支持，包括问题的诊断和修复。也就是说，CSM团队的服务覆盖客户使用产品的全生命周期，并希望借此把成功案例拓展到更多的同行业客户。过去的五个季度，IBM客户成功管理架构师团队所服务的客户和项目已达到数百个。

银行业的快速发展使得各类业务数据急剧增加，金融机构在进行数字化转型时会遇到诸多挑战，包括应用众多、流程复杂、数据孤岛、监管合规等。这些企业往往缺乏对资产的有效管理和洞察，像是数据格式各异、应用标准不统一，导致数据结果不可信、数据质量较低，影响了市场决策。中汇信息技术有限公司主要是为银行之间的交易平台提供服务和技术支持，在IBM客户成功管理架构师团队的支持下，该公司借助IBM Cloud Catalog实现了数据治理目标，在数据资产目录上实现了资产管理的中心化，形成元数据的标准体系，打通了业务和技术语言，让资产变得更加透明，实现不同部门不同应用的复用和共享；在数据血缘上，实现可视化的资产流动，具备端到端的数据溯源能力；构建数据质量探查体系，持续评估数据质量，构建统一可信的数据源，保障了数据服务的可靠性，通过数据规则快速定位质量问题的根源；利用Global Search的方式，让客户自助消费，节省了数据申请时间和流程。

作为国家经济的重要组成部分，制造业的数字化升级和改造备受关注，尤以汽车行业具有代表性。一汽-大众是大众汽车与中国最大的车企一汽集团的合资企业，面对智能化和电动化的浪潮，一汽-大众遇到的更大挑战是在软件开发层面，逐渐从传统的制造转向用软件定义和支撑的思维，其希望将软件与驾驶员使用的外部服务生态系统的软件无缝集成，所以就需要扩展软件开发能力，专注于云原生开发和集成。为此，一汽-大众与IBM Consulting合作，利用IBM Garage的方法和IBM Cloud Pak for Integration组件，整合驾驶员行车过程中所涉及的服务生态系统（如流媒体、停车、充电和导航服务等），带来了无缝便捷的体验。

例如，一汽-大众使用IBM Cloud Pak的API网关协调，配合加速充电运营商，让驾驶员可以在APP中查询到所有可用的充电选项，并根据车辆要求进行过滤。后端集成则将服务系统连接到全部车型，将产品开发和制造流程与前端软件的敏捷开发进行同步，支持车主在汽车系统或APP中向经销商发送维修订单、跟踪车辆生产进度等操作。通过使用IBM Cloud Pak for Integration的API管理功能，一汽-大众将生态系统合作伙伴的连接时间缩短了75%，对于后端集成，使用API简化对复杂应用程序的访问，让开发使用这些系统解决方案的时间缩短了50%。此外，IBM帮助一汽-大众组建并培训了一支超过150人的数字化创新团队，提升了DevOps实践，以支持公司转型为更以客户为中心的企业。目前，一汽-大众旗下大众和捷达品牌移动应用的用户数已超过300万。

创制于1902年的云南白药是享誉中外的中华老字号品牌，云南白药集团正在加速推进“数字为先”的战略转型，全面探索医疗健康领域中大数据、人工智能、深度学习等新一代数字技术的应用及创新。四年前，云南白药开始在医疗和商业场景中进行AI的尝试和探索，并进行了相关的技术储备和团队能力建设，然而却遭遇了科研数据处理效率低、数据科学家资源紧缺、AI模型开发周期长且复杂、模型可解释性差，以及医疗人员不懂技术、技术人员不懂业务等问题。

于是，云南白药在2021年找到了IBM，基于IBM Cloud Pak for Data构建了一站式大数据人工智能应用平台，快速推进平台的多场景应用。其中，IBM Intelligent Data Fabric可以大幅减少人工处理数据的时间和工作量，Watson Studio内置AutoAI自动化建模，可将AI模型的开发周期从数月缩短至数周，将模型的开发性能提升200%以上，减少约53%的人工错误，并且支持Jupyter Notebook，提供了使用代码开发模型的能力，可以基于AutoAI开发的模型二次开发、调整和优化。Watson机器学习负责AI模型的自动化部署与监控，支持联机部署，以及多种语言的API调用；AI仪表盘Cognos能够帮助管理者及时有效做出决策，无需编写任何代码。目前，云南白药一站式大数据人工智能平台已经可以在临床科研中协助医生进行数据和影像资料的分析，以及数据清洗、数据挖掘、AI多种统计模型计算、多形态分析结果输出，基于平台开展医疗辅助诊断、临床分型、提供数字化、智能化、精准化的科研和产品研发工作。同时，还能利用IBM

近年来，医疗行业呈现着大健康服务、主动预防、精准医疗等趋势，从信息化向智能化快速发展，认知融合的生态系统持续演进。作为中国专业的医疗云应用方案提供商，心医国际制定了从技术提供商到服务运营商的战略目标，逐步在垂直的医疗信息化产品线完成了基于微服务架构的升级改造。心医国际希望将既有的医疗信息资产以开放API的方式为医疗生态圈的伙伴、学科知识消费公司等所用，共同改善就医体验，带来业务创新，通过生态云平台推动医疗健康产业发展。利用IBM Integration，心医国际实现了医疗应用系统的敏捷集成，达成了构建医疗学科生态云平台的共识，规划和设计了学科云解决方案，集成已有医学业务系统的统一标准，并使用红帽OpenShift搭建容器云微服务平台，完成了云原生企业级解决方案的转型。借助统一API网关，心医国际还实现了对已有医学数据资源的安全管理。可以说，IBM与心医国际的合作已取得阶段性成果，后续将进入增量发展阶段。

如今，企业已将越来越多的云和AI技术推向关键业务系统，成为可持续运营和发展的重要组成部分，这一方面显示出产业数字化转型的迫切性，另一方面也表明这些企业对于数字化的应用需要更加理性，要主动“放慢节奏”来思考如何部署企业就绪的AI能力，从边缘、非核心的应用逐步验证，经过实验室、小规模的应用考验，最终走向规模化。“如果是实验室AI，拿一些标本数据，建立几个模型，就一个具体的问题进行预测，然后去评估预测准确性，像这样的实验室AI项目是比较容易的，效果也会比较好。但是，当我们验证了AI的能力之后，想要把这个能力放到企业级的业务场景中发挥作用，需要跨部门、跨系统、跨应用之间数据治理，包括模型的验证，在复杂度和难度上，就会呈现几何级的增加。”朱辉说。

不过在这一过程中，要是选择一位“懂技术、经验丰富的老师傅”来帮忙，或许就可以事半功倍。这正是IBM在过去数年中的显著转变。以“中国速度”为代表的企业跨越式创新使得其要从新技术的被动学习，转向技术与业务深度融合的场景实践。此时，作为技术提供商的IBM也在随之转变身份，融入客户的业务中与其携手共创。CSM团队的使命就是成为客户可信赖的技术顾问，并与之保持长期的协作，逐个解决业务痛点，保证项目成功实施。考虑到中国企业对新技术的接受程度较快、数据资产较为丰富，所以往往能形成一套成熟的最佳实践，以此来进一步提升产品价值，并将经验推广至同行业的其他客户。与此同时，IBM还会赋能更多合作伙伴，在其所擅长的垂直领域结合行业解决方案，共同进行标杆案例的落地。

四川省税务局与IBM的合作颇具代表性。四川省税务局拥有70多个数据系统，一些单表数据达到30亿行，这一数量级在全球范围内也是鲜有的。起初，客户的需求只是想做好数据的清理和治理，使用IBM Watson Knowledge Catalog完成数据治理之后，开始希望把数据资产对外赋能，这就需要确保数据的安全性，让数据在一定范围内展示给相应的人。此外，四川省税务局还要引入大量的数据挖掘和分析能力，洞察到数据背后的价值。为此，IBM的CSM团队和车库创新团队相互协作，满足了该客户由点及面的业务需求。

Data内包含了与数据相关的各类功能，包括数据管理、数据治理、数据仓库、机器学习，以及模型开发环境等等，可以为客户提供在特定阶段、针对特定业务需求的功能模块，以便其灵活选用。当一些应用模块落地之后，企业又会延伸出更多的场景需求，并获得相应的组件支持。通过与其他团队相互配合，为客户带来可实施、可信赖的技术建议和经验分享。通常，CSM团队的一名架构师会服务2-3个客户，不仅深入了解相关企业的IT转型需求和项目进展，还会持续在IBM产品相关的技术问题上提供专家级的咨询和服务。

CSM、车库创新、实验室、技术服务在内的科技团队和具有深厚行业和企业专长的咨询团队围绕客户的业务场景紧密协作，才给了企业更大的信心和安全感与IBM携手共创，达成这一成果的核心已经不是产品层面，而是客户对于服务质量和专业能力的认可。“我们认为数据可以推动数字化，人工智能能够解锁数据的价值，混合云能够实现数据的民主，这就是数据为先，已经是企业数字化转型的共识。”朱辉表示，“今天，IBM聚焦混合云与AI的战略，专注更为简单、清晰的混合云与AI产品的结合与服务。我们希望把IBM的技术和产品价值转化为客户的业务价值，把IBM Cloud Paks新的平台和产品、开放和智能的能力，与客户具体的应用场景结合起来，快速解决客户的业务问题。IBM客户成功管理团队会陪伴我们的客户持续推进他们的数字化转型，未来，我们也会持续地分享与客户共创的实践案例和经验，希望能够为中国企业的数字化转型贡献我们的力量。”

7月7日消息，国际权威研究机构Gartner近日公布《云AI开发者服务关键能力报告》，阿里语言AI技术获得四个项目的最高分，总分排名全球第二。这是该报告诞生以来，中国企业在此领域取得的最好成绩。

Gartner报告围绕语言AI、计算机视觉、机器学习平台三大维度，对谷歌、亚马逊AWS、微软、阿里巴巴等全球云AI服务厂商进行评估排名。最终，阿里在语音识别、自然语言生成/语音合成、语言理解/处理、文本分析四项评分中获得第一，总分位居第二。

Gartner认为，到2025年，70%的新应用将集成AI模型，云AI服务可降低AI应用的开发门槛。语言AI作为人工智能领域的基础技术，过去几年已拥有诸多技术突破，尤其是以Bert、Transformer为代表的预训练模型结构将相关研究推向了高潮，加速了人工智能领域从感知智能走向认知智能的进程。

作为最早投入预训练语言模型研究的团队之一，达摩院在阿里云的基础设施之上，研发了深度语言大模型体系AliceMind，包括通用预训练模型StructBERT、多语言预训练模型VECO、超大中文预训练模型PLUG等，具备阅读、写作、翻译、问答、搜索、摘要生成、对话等多种能力，该技术体系先后斩获35个冠军，并面向全球开发者开源。

在智能语音方面，达摩院基于自研SAN-M网络结构和SCAMA流式端到端语音识别框架构建的系统，可满足不同场景对延时和准确率的要求，在提升计算效率、降低服务成本的同时，将高难度场景中的语音识别错误率降低近三成；新一代语音合成技术SAMBERT在情感、韵律、音质等多个维度优化建模，可生成生动、富有表现力的语音。

目前，达摩院在语言AI领域已有300多篇论文被国际顶会收录，研究成果应用于医疗、电商、电力、法律等领域。以跨境电商为例，国货出海，首先要跨过语言关，阿里巴巴国际站有7成买家用英语沟通，3成使用小语种，而96%的国内卖家对小语种无能为力，达摩院的机器翻译系统，能提供214种语言的互译服务，每天为国内200万中小商家翻译上亿文字，助力国货走向全世界。

据悉，IDC《2021H2中国AI云服务市场研究报告》，阿里斩获了语音和语义公共云市场两项第一，这意味着阿里语言AI的产品技术实力和市场份额上均位居行业前列。